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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations637
Missing cells227
Missing cells (%)1.8%
Duplicate rows10
Duplicate rows (%)1.6%
Total size in memory2.0 MiB
Average record size in memory3.2 KiB

Variable types

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Text4
DateTime3
Categorical6
Numeric5

Alerts

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Dataset has 10 (1.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 219 (34.4%) missing values Missing
article_reading_time has 7 (1.1%) missing values Missing

Reproduction

Analysis started2025-01-15 19:54:54.208560
Analysis finished2025-01-15 19:54:58.178799
Duration3.97 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

Distinct527
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12
Other values (521)
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https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
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https://www.kf-finances.com/prelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer/ 12
 
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ValueCountFrequency (%)
637
100.0%
ValueCountFrequency (%)
637
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Distinct526
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Memory size166.2 KiB
2025-01-15T20:54:58.369315image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

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Characters and Unicode

Total characters36388
Distinct characters36
Distinct categories1 ?
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Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique515 ?
Unique (%)80.8%

Sample

1st rowgerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr
2nd rowprelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer
3rd rowla-raison-sociale-dune-entreprise-signification-et-processus-en-suisse
4th rowopodo-et-le-paiement-echelonne-une-nouvelle-facon-de-voyager
5th rowles-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises
ValueCountFrequency (%)
gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr 12
 
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comprendre-le-smic-en-thailande-un-guide-pour-les-expatries-francophones 12
 
1.9%
www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes 12
 
1.9%
prelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer 12
 
1.9%
ou-trouver-le-code-nan-cesu 12
 
1.9%
les-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises 12
 
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est-il-interessant-dacheter-des-dollars 12
 
1.9%
comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe 12
 
1.9%
quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur 12
 
1.9%
pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques 12
 
1.9%
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2025-01-15T20:54:58.755975image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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13.8%
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7.0%
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t 2183
 
6.0%
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5.8%
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5.4%
u 1721
 
4.7%
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(unknown)
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- 5024
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n 2276
 
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t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
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23.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5210
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- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
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t 2183
 
6.0%
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o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36388
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5210
14.3%
- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
i 2192
 
6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%
Distinct511
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size225.4 KiB
2025-01-15T20:54:59.139056image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length126
Median length99
Mean length75.304553
Min length20

Characters and Unicode

Total characters47969
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique492 ?
Unique (%)77.2%

Sample

1st rowGérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr - Kf-finances.com
2nd rowPrélèvement SEPA ASP : qu’est-ce que c’est et comment le gérer ? - Kf-finances.com
3rd rowRaison sociale d'entreprise en suisse : signification et processus
4th rowOpodo et le paiement échelonné : Une nouvelle façon de voyager - Kf-finances.com
5th rowLes avantages insoupçonnés de CMUT Direct Pro pour les petites entreprises - Kf-finances.com
ValueCountFrequency (%)
1114
 
15.6%
kf-finances.com 581
 
8.1%
les 224
 
3.1%
de 203
 
2.8%
pour 187
 
2.6%
comment 149
 
2.1%
en 138
 
1.9%
la 126
 
1.8%
le 115
 
1.6%
un 110
 
1.5%
Other values (1282) 4194
58.7%
2025-01-15T20:54:59.688866image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
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a 2523
 
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o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47969
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47969
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%
Distinct521
Distinct (%)81.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 MiB
2025-01-15T20:54:59.961284image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length884
Median length733
Mean length621.63422
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Characters and Unicode

Total characters395981
Distinct characters115
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique507 ?
Unique (%)79.6%

Sample

1st rowÉpargner intelligemment n’a jamais été aussi fondamental qu’aujourd’hui. Avec la montée des incertitudes économiques, chaque décision financière peut avoir un impact significatif sur votre avenir. Le site www.ca-centreloire.fr propose des outils et des ressources pour vous aider à optimiser vos économies de manière simple et efficace. Que vous souhaitiez préparer votre retraite, financer les études de vos enfants ou simplement constituer un matelas de sécurité, cette plateforme offre des conseils personnalisés et des solutions d’investissement adaptés à vos besoins. Prenez le contrôle de votre épargne et assurez-vous un futur serein grâce à des choix éclairés. Lire également : Trading : […]
2nd rowLe prélèvement SEPA ASP est un outil essentiel pour les entreprises et les particuliers qui souhaitent automatiser leurs paiements en euros au sein de l’Espace Unique de Paiements en Euros (SEPA). Conçu pour simplifier les transactions bancaires transfrontalières, ce système permet de débiter directement un compte bancaire sans avoir à effectuer de virements manuels. Cette méthode est particulièrement utile pour les paiements récurrents, comme les abonnements ou les factures d’électricité. Afin de gérer efficacement un prélèvement SEPA ASP, pensez à bien comprendre les autorisations et les mandats nécessaires. Les utilisateurs doivent s’assurer que leur compte bancaire dispose de fonds suffisants […]
3rd rowDécouvrez l'importance de la raison sociale des entreprises en Suisse. Apprenez donc comment choisir judicieusement une raison sociale et respecter les règles.
4th rowL’industrie du voyage est en constante évolution, cherchant sans cesse à s’adapter aux besoins et désirs des consommateurs. Opodo, acteur majeur de la réservation de voyages en ligne, a récemment introduit une option de paiement échelonné, offrant ainsi une flexibilité financière accrue à ses clients. Ce service permet aux voyageurs de répartir le coût de leurs billets d’avion, hébergements et autres services de voyage sur plusieurs mois, facilitant l’accès à des vacances de rêve sans devoir payer la totalité du montant en une seule fois. Cette initiative pourrait bien transformer les habitudes de consommation touristique et ouvrir la porte à […]
5th rowNaviguer dans le monde des finances peut s’avérer complexe pour les petites entreprises. Pourtant, des solutions comme CMUT Direct Pro émergent pour simplifier la gestion quotidienne. Conçu spécifiquement pour répondre aux besoins des PME, cet outil propose des fonctionnalités qui optimisent les opérations bancaires et permettent de gagner un temps précieux. Les entrepreneurs trouvent dans CMUT Direct Pro des services adaptés à leurs exigences. A lire également : Maîtriser ses finances personnelles : les meilleures stratégies à adopter Gestion des comptes en ligne Suivi des transactions en temps réel Outils de trésorerie performants Ce service leur donne la possibilité de […]
ValueCountFrequency (%)
de 3464
 
5.8%
les 1672
 
2.8%
des 1304
 
2.2%
la 1225
 
2.1%
en 1222
 
2.1%
et 1159
 
2.0%
pour 1141
 
1.9%
à 1104
 
1.9%
le 1038
 
1.7%
un 853
 
1.4%
Other values (6715) 45160
76.1%
2025-01-15T20:55:00.487299image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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58192
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5.9%
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5.9%
a 20606
 
5.2%
o 18376
 
4.6%
u 17543
 
4.4%
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28.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395981
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47611
12.0%
s 28292
 
7.1%
n 24201
 
6.1%
i 23628
 
6.0%
r 23299
 
5.9%
t 23246
 
5.9%
a 20606
 
5.2%
o 18376
 
4.6%
u 17543
 
4.4%
Other values (105) 110987
28.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395981
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47611
12.0%
s 28292
 
7.1%
n 24201
 
6.1%
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t 23246
 
5.9%
a 20606
 
5.2%
o 18376
 
4.6%
u 17543
 
4.4%
Other values (105) 110987
28.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395981
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47611
12.0%
s 28292
 
7.1%
n 24201
 
6.1%
i 23628
 
6.0%
r 23299
 
5.9%
t 23246
 
5.9%
a 20606
 
5.2%
o 18376
 
4.6%
u 17543
 
4.4%
Other values (105) 110987
28.0%
Distinct370
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Memory size105.2 KiB
Minimum2021-02-11 00:00:00+00:00
Maximum2025-01-12 00:01:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:55:00.638695image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:55:00.800974image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct304
Distinct (%)72.7%
Missing219
Missing (%)34.4%
Memory size105.2 KiB
Minimum2022-01-09 23:11:40+00:00
Maximum2025-01-12 19:29:35+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:55:00.966242image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:55:01.122447image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct19
Distinct (%)3.0%
Missing1
Missing (%)0.2%
Memory size134.7 KiB
Watson
197 
Tangi
115 
Rodrigue
47 
Emmanuel
36 
Lionel004
30 
Other values (14)
211 

Length

Max length9
Median length8
Mean length6.5062893
Min length4

Characters and Unicode

Total characters4138
Distinct characters38
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st rowWatson
2nd rowWatson
3rd rowAgathe
4th rowWatson
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 197
30.9%
Tangi 115
18.1%
Rodrigue 47
 
7.4%
Emmanuel 36
 
5.7%
Lionel004 30
 
4.7%
Stephen 27
 
4.2%
Justin005 26
 
4.1%
Silvere 25
 
3.9%
Gec007 23
 
3.6%
smartuser 22
 
3.5%
Other values (9) 88
13.8%

Length

2025-01-15T20:55:01.256131image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 197
31.0%
tangi 115
18.1%
rodrigue 47
 
7.4%
emmanuel 36
 
5.7%
lionel004 30
 
4.7%
stephen 27
 
4.2%
justin005 26
 
4.1%
silvere 25
 
3.9%
gec007 23
 
3.6%
smartuser 22
 
3.5%
Other values (9) 88
13.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%
Distinct511
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size220.2 KiB
2025-01-15T20:55:01.497452image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length109
Median length83
Mean length60.196232
Min length23

Characters and Unicode

Total characters38345
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique492 ?
Unique (%)77.2%

Sample

1st row Gérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr
2nd row Prélèvement SEPA ASP : qu’est-ce que c’est et comment le gérer ?
3rd row La raison sociale d’une entreprise : signification et processus en Suisse
4th row Opodo et le paiement échelonné : Une nouvelle façon de voyager
5th row Les avantages insoupçonnés de CMUT Direct Pro pour les petites entreprises
ValueCountFrequency (%)
523
 
8.7%
les 215
 
3.6%
de 204
 
3.4%
pour 179
 
3.0%
comment 150
 
2.5%
en 141
 
2.3%
la 127
 
2.1%
le 119
 
2.0%
un 108
 
1.8%
et 99
 
1.6%
Other values (1278) 4139
68.9%
2025-01-15T20:55:01.920575image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

article_category
Categorical

Distinct12
Distinct (%)1.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size135.1 KiB
Finance
136 
Banque
82 
News
80 
Assurance
73 
Entreprise
71 
Other values (7)
195 

Length

Max length38
Median length11
Mean length7.0926217
Min length4

Characters and Unicode

Total characters4518
Distinct characters23
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowFinance
2nd rowFinance
3rd rowNews
4th rowAssurance
5th rowEntreprise

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Finance 136
21.4%
Banque 82
12.9%
News 80
12.6%
Assurance 73
11.5%
Entreprise 71
11.1%
Crypto 49
 
7.7%
Immo 43
 
6.8%
Financement 42
 
6.6%
Bourse 33
 
5.2%
Retraite 26
 
4.1%
Other values (2) 2
 
0.3%

Length

2025-01-15T20:55:02.046232image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
finance 136
21.4%
banque 82
12.9%
news 80
12.6%
assurance 73
11.5%
entreprise 71
11.1%
crypto 49
 
7.7%
immo 43
 
6.8%
financement 42
 
6.6%
bourse 33
 
5.2%
retraite 26
 
4.1%
Other values (2) 2
 
0.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 691
15.3%
n 632
14.0%
a 363
 
8.0%
s 333
 
7.4%
r 327
 
7.2%
i 279
 
6.2%
c 254
 
5.6%
t 219
 
4.8%
u 189
 
4.2%
F 180
 
4.0%
Other values (13) 1051
23.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4518
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 691
15.3%
n 632
14.0%
a 363
 
8.0%
s 333
 
7.4%
r 327
 
7.2%
i 279
 
6.2%
c 254
 
5.6%
t 219
 
4.8%
u 189
 
4.2%
F 180
 
4.0%
Other values (13) 1051
23.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4518
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 691
15.3%
n 632
14.0%
a 363
 
8.0%
s 333
 
7.4%
r 327
 
7.2%
i 279
 
6.2%
c 254
 
5.6%
t 219
 
4.8%
u 189
 
4.2%
F 180
 
4.0%
Other values (13) 1051
23.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4518
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 691
15.3%
n 632
14.0%
a 363
 
8.0%
s 333
 
7.4%
r 327
 
7.2%
i 279
 
6.2%
c 254
 
5.6%
t 219
 
4.8%
u 189
 
4.2%
F 180
 
4.0%
Other values (13) 1051
23.3%

article_views
Real number (ℝ)

Distinct461
Distinct (%)72.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1593.4427
Minimum22
Maximum2974
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-15T20:55:02.176443image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum22
5-th percentile160
Q11053
median1662
Q32317
95-th percentile2850
Maximum2974
Range2952
Interquartile range (IQR)1264

Descriptive statistics

Standard deviation828.17242
Coefficient of variation (CV)0.51973781
Kurtosis-0.94763776
Mean1593.4427
Median Absolute Deviation (MAD)649
Skewness-0.26903773
Sum1015023
Variance685869.56
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:55:02.320694image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
143 12
 
1.9%
486 12
 
1.9%
2794 12
 
1.9%
2780 12
 
1.9%
2850 12
 
1.9%
160 12
 
1.9%
2974 12
 
1.9%
318 12
 
1.9%
2889 12
 
1.9%
226 12
 
1.9%
Other values (451) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
22 1
0.2%
35 1
0.2%
60 1
0.2%
61 1
0.2%
73 1
0.2%
76 2
0.3%
78 1
0.2%
93 1
0.2%
110 1
0.2%
131 2
0.3%
ValueCountFrequency (%)
2974 12
1.9%
2889 12
1.9%
2850 12
1.9%
2794 12
1.9%
2780 12
1.9%
2768 1
 
0.2%
2760 1
 
0.2%
2750 1
 
0.2%
2708 1
 
0.2%
2687 1
 
0.2%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct20
Distinct (%)3.2%
Missing7
Missing (%)1.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.7761905
Minimum2
Maximum51
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-15T20:55:02.557850image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile3
Q13
median4
Q36
95-th percentile16
Maximum51
Range49
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation5.6466492
Coefficient of variation (CV)0.97757323
Kurtosis15.597891
Mean5.7761905
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness3.7588172
Sum3639
Variance31.884647
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:55:02.690132image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
4 182
28.6%
3 162
25.4%
5 95
14.9%
6 62
 
9.7%
7 27
 
4.2%
2 26
 
4.1%
29 24
 
3.8%
8 20
 
3.1%
12 12
 
1.9%
16 4
 
0.6%
Other values (10) 16
 
2.5%
(Missing) 7
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
2 26
 
4.1%
3 162
25.4%
4 182
28.6%
5 95
14.9%
6 62
 
9.7%
7 27
 
4.2%
8 20
 
3.1%
9 2
 
0.3%
10 3
 
0.5%
11 2
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
51 1
 
0.2%
29 24
3.8%
27 1
 
0.2%
26 1
 
0.2%
23 1
 
0.2%
22 1
 
0.2%
16 4
 
0.6%
15 1
 
0.2%
13 3
 
0.5%
12 12
1.9%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size133.2 KiB
None
637 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2548
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 637
100.0%

Length

2025-01-15T20:55:02.817338image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:55:02.918525image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size133.2 KiB
None
637 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2548
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 637
100.0%

Length

2025-01-15T20:55:03.013659image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:55:03.102288image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size131.3 KiB
1
637 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters637
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Length

2025-01-15T20:55:03.197407image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:55:03.286537image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Distinct291
Distinct (%)45.7%
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Missing (%)0.0%
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Infinite (%)0.0%
Mean358.66091
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Maximum1434
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-15T20:55:03.389686image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3
5-th percentile3
Q124
median334
Q3626
95-th percentile909
Maximum1434
Range1431
Interquartile range (IQR)602

Descriptive statistics

Standard deviation339.70203
Coefficient of variation (CV)0.94713981
Kurtosis-0.19968749
Mean358.66091
Median Absolute Deviation (MAD)310
Skewness0.6838973
Sum228467
Variance115397.47
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:55:03.543417image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3 85
 
13.3%
24 39
 
6.1%
17 24
 
3.8%
10 18
 
2.8%
31 17
 
2.7%
717 13
 
2.0%
45 11
 
1.7%
428 8
 
1.3%
489 7
 
1.1%
98 6
 
0.9%
Other values (281) 409
64.2%
ValueCountFrequency (%)
3 85
13.3%
4 1
 
0.2%
7 1
 
0.2%
10 18
 
2.8%
14 1
 
0.2%
17 24
 
3.8%
18 2
 
0.3%
19 1
 
0.2%
23 1
 
0.2%
24 39
6.1%
ValueCountFrequency (%)
1434 1
0.2%
1425 1
0.2%
1419 1
0.2%
1415 1
0.2%
1412 1
0.2%
1406 1
0.2%
1374 1
0.2%
1361 1
0.2%
1314 1
0.2%
1310 1
0.2%

article_views_daily
Real number (ℝ)

Distinct517
Distinct (%)81.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean47.843245
Minimum1.6348432
Maximum743.5
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-15T20:55:03.683123image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.6348432
5-th percentile2.4613331
Q12.8190661
median3.9263804
Q340
95-th percentile155.22222
Maximum743.5
Range741.86516
Interquartile range (IQR)37.180934

Descriptive statistics

Standard deviation120.35821
Coefficient of variation (CV)2.5156783
Kurtosis21.253959
Mean47.843245
Median Absolute Deviation (MAD)1.3786276
Skewness4.4476003
Sum30476.147
Variance14486.1
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:55:03.823323image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
35.75 12
 
1.9%
40 12
 
1.9%
743.5 12
 
1.9%
79.5 12
 
1.9%
114 12
 
1.9%
111.2 12
 
1.9%
155.2222222 12
 
1.9%
121.5 12
 
1.9%
4.02367688 12
 
1.9%
56.5 12
 
1.9%
Other values (507) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
1.634843206 1
0.2%
1.643057504 1
0.2%
1.643312102 1
0.2%
1.653162758 1
0.2%
1.691629956 1
0.2%
1.692363636 1
0.2%
1.761977186 1
0.2%
1.762711864 1
0.2%
1.792957746 1
0.2%
1.805491991 1
0.2%
ValueCountFrequency (%)
743.5 12
1.9%
647.5 1
 
0.2%
552.75 1
 
0.2%
492.25 1
 
0.2%
463.25 1
 
0.2%
449.5 2
 
0.3%
443.75 1
 
0.2%
415.5 1
 
0.2%
380.75 1
 
0.2%
333.25 1
 
0.2%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct517
Distinct (%)81.2%
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Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1435.2973
Minimum49.045296
Maximum22305
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-15T20:55:03.963009image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum49.045296
5-th percentile73.839993
Q184.571984
median117.79141
Q31200
95-th percentile4656.6667
Maximum22305
Range22255.955
Interquartile range (IQR)1115.428

Descriptive statistics

Standard deviation3610.7464
Coefficient of variation (CV)2.5156783
Kurtosis21.253959
Mean1435.2973
Median Absolute Deviation (MAD)41.358827
Skewness4.4476003
Sum914284.41
Variance13037490
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:55:04.094190image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1072.5 12
 
1.9%
1200 12
 
1.9%
22305 12
 
1.9%
2385 12
 
1.9%
3420 12
 
1.9%
3336 12
 
1.9%
4656.666667 12
 
1.9%
3645 12
 
1.9%
120.7103064 12
 
1.9%
1695 12
 
1.9%
Other values (507) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
49.04529617 1
0.2%
49.29172511 1
0.2%
49.29936306 1
0.2%
49.59488273 1
0.2%
50.74889868 1
0.2%
50.77090909 1
0.2%
52.85931559 1
0.2%
52.88135593 1
0.2%
53.78873239 1
0.2%
54.16475973 1
0.2%
ValueCountFrequency (%)
22305 12
1.9%
19425 1
 
0.2%
16582.5 1
 
0.2%
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0.2%
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0.3%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
9997.5 1
 
0.2%

website
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size147.5 KiB
https://www.kf-finances.com
637 

Length

Max length27
Median length27
Mean length27
Min length27

Characters and Unicode

Total characters17199
Distinct characters18
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowhttps://www.kf-finances.com
2nd rowhttps://www.kf-finances.com
3rd rowhttps://www.kf-finances.com
4th rowhttps://www.kf-finances.com
5th rowhttps://www.kf-finances.com

Common Values

ValueCountFrequency (%)
https://www.kf-finances.com 637
100.0%

Length

2025-01-15T20:55:04.214377image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:55:04.310528image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
https://www.kf-finances.com 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
w 1911
 
11.1%
f 1274
 
7.4%
n 1274
 
7.4%
s 1274
 
7.4%
/ 1274
 
7.4%
. 1274
 
7.4%
c 1274
 
7.4%
t 1274
 
7.4%
o 637
 
3.7%
e 637
 
3.7%
Other values (8) 5096
29.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 17199
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
w 1911
 
11.1%
f 1274
 
7.4%
n 1274
 
7.4%
s 1274
 
7.4%
/ 1274
 
7.4%
. 1274
 
7.4%
c 1274
 
7.4%
t 1274
 
7.4%
o 637
 
3.7%
e 637
 
3.7%
Other values (8) 5096
29.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 17199
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
w 1911
 
11.1%
f 1274
 
7.4%
n 1274
 
7.4%
s 1274
 
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/ 1274
 
7.4%
. 1274
 
7.4%
c 1274
 
7.4%
t 1274
 
7.4%
o 637
 
3.7%
e 637
 
3.7%
Other values (8) 5096
29.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 17199
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
w 1911
 
11.1%
f 1274
 
7.4%
n 1274
 
7.4%
s 1274
 
7.4%
/ 1274
 
7.4%
. 1274
 
7.4%
c 1274
 
7.4%
t 1274
 
7.4%
o 637
 
3.7%
e 637
 
3.7%
Other values (8) 5096
29.6%

scraping_date
Date

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
Minimum2025-01-15 19:54:54.019704+00:00
Maximum2025-01-15 19:54:54.019704+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
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2025-01-15T20:55:04.494848image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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2025-01-15T20:54:54.654435image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:54:55.210340image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:54:55.771789image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:54:56.314939image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:54:57.174333image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:54:54.771122image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-15T20:54:55.875932image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:54:56.422109image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:54:57.264466image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-15T20:54:55.531855image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-15T20:54:56.640481image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-15T20:54:56.753654image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2025-01-15T20:54:57.609472image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-01-15T20:54:57.910406image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-15T20:54:58.096190image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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https://www.kf-finances.com/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/https://www.kf-finances.com/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/https://www.kf-finances.com/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-frGérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr - Kf-finances.comÉpargner intelligemment n’a jamais été aussi fondamental qu’aujourd’hui. Avec la montée des incertitudes économiques, chaque décision financière peut avoir un impact significatif sur votre avenir. Le site www.ca-centreloire.fr propose des outils et des ressources pour vous aider à optimiser vos économies de manière simple et efficace. Que vous souhaitiez préparer votre retraite, financer les études de vos enfants ou simplement constituer un matelas de sécurité, cette plateforme offre des conseils personnalisés et des solutions d’investissement adaptés à vos besoins. Prenez le contrôle de votre épargne et assurez-vous un futur serein grâce à des choix éclairés. Lire également : Trading : […]2025-01-12 00:01:00+00:002025-01-12 19:29:35+00:00WatsonGérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.frFinance1435.0NoneNone1335.751072.5https://www.kf-finances.com2025-01-15 19:54:54.019704+00:00
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